Econometría: cuestiones de especificación

PREGUNTAS ERROR DE ESPECIFICACIÓN
●
Modelo 1 Dependent Variable: IMP Method: LS Sample(adjusted): 1977 1996 Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -15.50611 0.984904 -15.74378 0.0000 PIB 0.232680 0.240096 0.969114 0.3461 PIB(-1) 0.451848 0.247999 1.821974 0.0861 R-squared 0.971110 Adjusted R-squared 0.967711 F-statistic 285.7195Prob(F-statistic) 0.000000 Modelo 2 Dependent Variable: IMP Sample: 1976 1996 Variable Coefficient Std. Error C -14.67314 1.040207 PIB 0.651981 0.030132 R-squared 0.969986 Adjusted R-squared

Method: LS Included observations: 21 t-Statistic Prob. -14.10597 0.0000 21.63749 0.0000 0.968406

También se muestra el gráfico correspondiente al estadístico CUSUMQ y los resultados del test de CHOW:
1.61.2 0.8 0.4 0.0 -0.4 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 CUSUM of Squares 5% Significance

Chow Breakpoint Test: 1986 F-statistic 19.86297 Probability 0.000036 Log likelihood ratio 25.30538 Probability 0.000003 1. ¿Discutiría la validez de la especificación de un único modelo para todas las observaciones?. ¿Por qué?. 2. ¿Sería razonable usar el modelo para predecir?. ¿Por qué?. 3. Indique cuales sonlas propiedades de los EMCO. 4. Si en el modelo se incluyese IMP(-1) como regresor y se repitiese el proceso de estimación, los EMCO mantendrían la propiedad de consistencia. Verdadero o falso. Justifique su respuesta.

● Un mod con errores de observ de tipo al en los regres’s no debe estimarse MCO. V ó F. Justifique su respuesta realizando las demostrac’s que considere oportunas.

●Dependent Variable: Y Method: Least Squares Variable Coefficient C 0.023676 X1 6.55E-05 X2 0.776311 R-squared 0.959581 Sum squared resid 0.895948 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 Std. Error t-Statistic Prob. 0.216792 0.109210 0.9144 4.58E-05 1.430661 0.1718 0.158506 4.897689 0.0002 Mean dependent var 2.095790 S.D. dependent var 1.109722

1

1º. Observando la sig tabla ¿podría suponer que apartir del año 1995 ha cambiado la relac entre las v’s del mod, ¿por qué?. Indique como se obtiene el estadístico de contraste. Chow Breakpoint Test: 1995 F-statistic 1.981477 Probability 0.166608 2º. Se estima el modelo incorporando como regresor a la variable Y(-1). ¿Cuáles serían las propiedades de los EMCO?. Justifique la respuesta sin realizar demostraciones.
Dependent Variable: Y Method:Least Squares Sample: 1985 2003 Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.036156 0.230928 0.156567 0.8777 X1 6.71E-05 4.78E-05 1.404027 0.1807 X2 0.787170 0.171036 4.602377 0.0003 Y(-1) -0.023014 0.106748 -0.215595 0.8322 R-squared 0.959706 Mean dependent var 2.095790

● Se estima el modelo Dependent Variable: IMP Sample(adjusted):1976 1996 Variable C PIB IMP(-1) R-squared Method: Least Squares Included observations: 21 after adjusting endpoints Coefficient Std. Error t-Statistic -5.953240 1.475688 -4.034213 0.255541 0.063851 4.002182 0.679132 0.105420 6.442166 0.988202

Prob. 0.0008 0.0008 0.0000

1º. ¿Cuáles son las prop’s de los EMCO?. Justifique sin demostrar 2º. Indique para qué sirve el estadístico Cusum ● Y:consumo; X1: los ingresos; X2: activos líquidos N=21 familias

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1980 2000 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -18.08139 11.74923 -1.538942 0.1403 X1 0.988127 0.039344 25.11515 0.0000 R-squared 0.970759

Omitted Variables: X2 F-statistic 5.933920 Probability 0.025471 Log likelihood ratio 5.983423 Probability0.014441 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1980 2000 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -24.03711 10.75010 -2.235990 0.0383 X1 0.575532 0.172966 3.327433 0.0037 X2 0.573951 R-squared 0.978009

Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Sample: 1980 2000 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C...